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Actualizado el 31 de octubre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es un residuo en la regresión?
Mire el video para obtener una descripción general de los residuos.
¿Qué son los residuos en la regresión? 
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Cuando realiza una regresión lineal simple (o cualquier otro tipo de análisis de regresión ), obtiene una línea de mejor ajuste . Los puntos de datos generalmente no caen exactamente en esta línea de ecuación de regresión ; están dispersos. Un residual es la distancia vertical entre un punto de datos y la línea de regresión. Cada punto de datos tiene un residual. Ellos son:
- Positivo si están por encima de la línea de regresión,
- Negativo si están por debajo de la línea de regresión,
- Cero si la línea de regresión realmente pasa por el punto,
Residuos en un gráfico de dispersión . Imagen: nws.noaa.gov
Como los residuos son la diferencia entre cualquier punto de datos y la línea de regresión, a veces se les llama » errores «. El error en este contexto no significa que haya algo mal con el análisis; simplemente significa que hay alguna diferencia inexplicable. En otras palabras, el residuo es el error que no se explica por la línea de regresión.
El residual( e ) también se puede expresar con una ecuación . La e es la diferencia entre el valor predicho (ŷ) y el valor observado. El diagrama de dispersión es un conjunto de puntos de datos que se observan, mientras que la línea de regresión es la predicción.
Residual = valor observado – valor predicho
e = y – ŷ
La suma y la media de los residuos
La suma de los residuos siempre es igual a cero (asumiendo que su línea es en realidad la línea de «mejor ajuste». Si quiere saber por qué (involucra un poco de álgebra), vea este hilo de discusión en StackExchange . La media de los residuos también es igual a cero, como la media = la suma de los residuos / el número de elementos. La suma es cero, por lo que 0/n siempre será igual a cero.
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Referencias
Esquivar, Y. (2008). La Enciclopedia Concisa de Estadística . Saltador.
Gonick, L. (1993). La guía de dibujos animados de estadísticas . Harper Perennial.
Vogt, WP (2005). Diccionario de estadística y metodología: una guía no técnica para las ciencias sociales . SABIO.
Wheelan, C. (2014). Estadísticas desnudas . WW Norton y compañía
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